doctor holding drugs in their hands

KI und Arzneimittelentwicklung

Risiken, Chancen und regulatorische Änderungen

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz bzw. maschinellem Lernen (kurz: KI und ML) hat in den letzten Jahren in der Arzneimittelentwicklung stark zugenommen. Und dabei gibt es noch viele weitere Einsatzbereiche. Möchten Sie mehr über die Zukunft der KI in der Arzneimittelentwicklung erfahren? Dann lesen Sie unseren Blog.

KI und Arzneimittelentwicklung heute und in der Zukunft

Allein im Jahr 2021 gingen bei der US-Behörde für Lebens- und Arzneimittel (US Food and Drug Administration, FDA) über 100 Anträge für Biologika und Arzneimittel ein, bei denen KI/ML zum Einsatz kam. 2023 veröffentlichte die Behörde ihre Perspektiven in einem Diskussionspapier. Es war Teil einer vielschichtigen Initiative mit dem Ziel, den Lernprozess zu verbessern und Feedback aus der Branche und von anderen Stakeholdern einzuholen. Im selben Jahr veröffentlichte die EMA den Entwurf eines Dokuments mit dem Titel „Reflection paper on the use of Artificial Intelligence (AI) in the medicinal product lifecycle“. Mit diesem Papier wurden öffentliche Diskussionen und Workshops initiiert, bei denen die möglichen Einsatzbereiche von KI im Bereich der Human- und Tierarzneimittel mit externen Stakeholdern erörtert wurden, einschließlich Übersetzungsservices und Contentlösungen für Life Sciences. Im Dezember 2023 veröffentlichten EMA und Heads of Medicines Agencies (HMA) einen KI-Arbeitsplan bis 2028, dessen Ziel in der Maximierung des Nutzens und der Minimierung der Risiken von KI besteht. Dieser Plan verfolgt mehrere Ansätze und sieht unter anderem Folgendes vor:

  • Entwicklung von Leitlinien ab dem dritten Quartal 2024
  • Einsatz großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) für interne regulatorische Zwecke ab dem zweiten Quartal 2024
  • Experimenteller Ansatz für beschleunigtes Lernen und Deep Tech Dives

Abwägen von Risiken und Vertrauen in Bezug auf KI und Arzneimittelentwicklung

KI und ML eröffnen innovative Wege zur Optimierung von Forschungsprozessen und transformieren so die Arzneimittelentwicklung. Mithilfe dieser Tools kann die Durchführung klinischer Studien verbessert werden. Sie können die Auswahl der Studienteilnehmer, die Studienüberwachung sowie die Datenerfassung, -verwaltung und -analyse optimieren. Mithilfe von KI lassen sich zudem Studien konzipieren, die nicht dem herkömmlichen Aufbau folgen, z. B. dezentrale klinische Studien oder Studien, die reale Daten (RWD) aus elektronischen Gesundheitsakten, Fachbereichen oder anderen Quellen einbeziehen. Diese Nutzung von KI/ML verbessert nicht nur die Effizienz von Studien, sondern personalisiert zugleich die Patientenerfahrung. Klinische Studien können dadurch noch präziser und effektiver gestaltet werden.

Bild: Zentrale KI-gestützte Sprachstrategie für mehr Effizienz
Forscher beim Einstellen eines Mikroskops

Die Anwendungsmöglichkeiten künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens sind in der Arzneimittelentwicklung bereits weithin anerkannt. Bei der Umsetzung sind dagegen noch viele Fragen offen. Die Abwicklung üblicherweise von Menschen ausgeführter Tätigkeiten durch KI setzt Vertrauen und solides Risikomanagement voraus. Diese Aspekte sind genauso wichtig wie das richtige Training der Tools. Aufsichtsbehörden erwarten von der Industrie einen risikobasierten Ansatz in Bezug auf Entwicklung, Einsatz und Überwachung von KI/ML-Technologien. Ziel ist das proaktive Bemühen, die richtigen Kontrollen für den spezifischen Nutzungskontext und Einfluss von KI/ML zu implementieren. Für die Regulierungsbehörden stehen bei der Entwicklung und Bewertung von Medikamenten das Nutzen-Risiko-Profil sowie der allgemeine Schutz und die Förderung der öffentlichen Gesundheit im Mittelpunkt. Diese Prioritäten gelten für KI und ML genauso wie für andere Technologien, deren Nutzung in der Arzneimittelentwicklung mittlerweile Standard ist (z. B. elektronische Datenerfassung). Dabei muss aber betont werden, dass der Einsatz von KI und ML komplexer und mit größeren Unsicherheiten behaftet ist als alles, was zuvor kam. Die Aufsichtsbehörden sind sich bewusst, dass die Datenverarbeitung durch KI und ML die Arzneimittelentwicklung bereits stark beeinflusst und dadurch neue Herausforderungen schafft. Gerade deshalb sind sie bemüht, die Entwicklungssprünge im Bereich dieser Technologie besser zu verstehen.

Sprachanalysen für KI und Arzneimittelentwicklung

Sprache ist Voraussetzung für Forschungsergebnisse und für die Vermarktung medizinischer Eingriffe auf der ganzen Welt. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden die relevanten Sprachservices erweitern und verbessern. Sie haben außerdem das Potenzial, Sprachworkflows und -assets zu optimieren. Und sie können neuen Content für verschiedene Sprachen, Zielgruppen und Verwendungszwecke generieren und verarbeiten. Sprachdienstleister wie Lionbridge erforschen und entwickeln parallel Anwendungsfälle für KI/ML und in Zusammenarbeit mit der Branche. Daten und Content in den Life Sciences haben ein enormes Volumen – regulierter Content und nicht regulierter Content im gesamten Spektrum von medizinischer Fachsprache bis hin zu verständlicher Sprache. KI und ML transformieren die Branche der Sprachservices. Auch Anbieter im Gesundheitswesen werden künftig vom Einsatz großer Sprachmodelle in Verbindung mit anderen Sprachressourcen profitieren. KI/ML hat das Potenzial, Content für bestimmte Zielgruppen oder Märkte zu generieren oder aufzubereiten, optional unter Einbeziehung vorhandener Quelldateien. Mit den richtigen Anweisungen und Eingaben kann ein LLM unterschiedliche Contenttypen generieren und dabei einen für bestimmte Zielgruppen oder Medien geeigneten Stil verwenden. Der Gehalt des für unsere Kunden verarbeiteten Contents ist geschäftskritisch und oft vertraulich. Deshalb müssen Sprachdienstleister imstande sein, Risiken zu minimieren und Vertrauen in die angebotenen Lösungen zu schaffen. Aus diesem Grund bemüht sich Lionbridge, Content und Produkte der Kunden und damit die gesetzlichen Anforderungen und Einsatzbereiche zu verstehen. In Kundengesprächen über KI-gestützte Lösungen erörtern wir potenzielle Einsatzbereiche.  

Forscher beim Einstellen eines Mikroskops

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Wenden Sie sich an Lionbridge, wenn Sie von Experten überwachte, KI-gestützte Übersetzungsservices und Contentlösungen für Life Sciences benötigen. Wir verfügen über jahrzehntelange Erfahrung und können unsere Kunden bei der Übersetzung von klinischen Studien sowie mit anderen Sprachlösungen unterstützen. Verlassen Sie sich auf uns, wenn Complianceanforderungen in Bezug auf Sprache zu erfüllen und mehrsprachige klinische Studien vorzubereiten und zu planen sind. Nehmen Sie Kontakt mit uns auf. Wir verdeutlichen gern, was wir für Sie tun können.

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VERFASST VON
Pia Windelov, VP für Life Sciences Strategy and Product Marketing